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颜色分类LeetCode-SeqNet：血管分割及动脉/静脉分类的联合训练

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简介：
本文提出了一种名为SeqNet的方法，用于在医学图像中实现血管分割和动脉、静脉分类任务的联合训练，以提高颜色分类准确度。 视网膜成像是诊断多种疾病的重要工具，但阅读这些图像对经验丰富的专家来说也是一项复杂且耗时的任务。自动分析视网膜图像的关键步骤包括血管分割和动脉/静脉分类，这两种技术能够提供有关潜在疾病的宝贵信息。 为了改进现有的自动化方法，我们提出了一种两阶段的血管分类策略。我们的模型SeqNet基于UNet架构，在从背景中精确分离血管的同时对血管类型进行预测。该模型通过依次执行分割和分类操作来工作，这有助于减轻标签分布偏差并促进训练过程。 **模型图1：** SeqNet网络架构 在使用时，请确保数据集放置于`./data/ALL`目录下，并遵循`./utils/prepare_dataset.py`中定义的数据结构。进行训练的命令为： ``` python train.py ``` 训练完成后的模型将保存到`./trained_model/`, 而结果则会存储在`./output/`. 预测阶段可以使用以下命令执行: ``` python predict.py -i ./data/test_images/ -o ./output/ ```

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  • 颜色分类LeetCode-SeqNet：血管分割及动脉/静脉分类的联合训练
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    本文提出了一种名为SeqNet的方法，用于在医学图像中实现血管分割和动脉、静脉分类任务的联合训练，以提高颜色分类准确度。 视网膜成像是诊断多种疾病的重要工具，但阅读这些图像对经验丰富的专家来说也是一项复杂且耗时的任务。自动分析视网膜图像的关键步骤包括血管分割和动脉/静脉分类，这两种技术能够提供有关潜在疾病的宝贵信息。 为了改进现有的自动化方法，我们提出了一种两阶段的血管分类策略。我们的模型SeqNet基于UNet架构，在从背景中精确分离血管的同时对血管类型进行预测。该模型通过依次执行分割和分类操作来工作，这有助于减轻标签分布偏差并促进训练过程。 **模型图1：** SeqNet网络架构 在使用时，请确保数据集放置于`./data/ALL`目录下，并遵循`./utils/prepare_dataset.py`中定义的数据结构。进行训练的命令为： ``` python train.py ``` 训练完成后的模型将保存到`./trained_model/`, 而结果则会存储在`./output/`. 预测阶段可以使用以下命令执行: ``` python predict.py -i ./data/test_images/ -o ./output/ ```
     
  • 动静脉血管的自动分类与管径测量方法.pdf
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    本文提出了一种针对医学影像中动静脉血管进行自动分类及精确测量的新方法，旨在提高临床诊断效率和准确性。 视网膜动静脉管径及动静脉比值可以反映高血压患者脑卒中的发病风险，因此对视网膜血管直径的量化分析有助于病情的风险评估与防治工作。本段落提出了一种视网膜动静脉自动分类和血管直径测量的方法。首先，通过分割视网膜血管网络并获取中心线；其次选择不同颜色空间的不同通道分量，并提出了基于中心线像素、血管像素特征向量以及血管宽度和中心光反射的特征向量，采用K均值聚类实现感兴趣测量区域内动静脉自动分类；最后统计血管横截面灰度曲线分布，利用高斯曲线拟合获取动静脉宽度。实验分别在REVIEW和DRIVE数据库上进行验证，证明了该方法的有效性。
     
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  • 颜色分类LeetCode-Hover_Net: H&E组织学图像中同步实例分割与分类
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  • 颜色分类LeetCode题解：ImageTongueDetect检测舌头颜色
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    本文章提供了解决LeetCode上与颜色分类相关问题的方法，并介绍了ImageTongueDetect算法用于识别图像中舌头的颜色。通过详细代码和步骤解析，帮助读者理解和实现这一独特应用。 本项目运用计算机视觉技术来识别患者舌头的颜色与纹理特征，并通过生成诊断报告以辅助快速诊断。为此我设计了一个函数，该函数利用聚类方法（如Fuzzy C-means及K-means）实现图像分割，并使用机器学习算法（SVM）和卷积神经网络(InceptionV4)进行分析。 具体而言，此函数能够基于支持向量机(SVM)分类器对每张图片超过50,000个像素的预测模式，在20毫秒内识别出“特征”。此外，该过程还涉及使用TensorFlow等工具和框架处理图像，并应用多种算法（如R-CNN、XGBoost及FCM）来优化结果。
     
  • 颜色分类LeetCode-TensorFlow-裂缝分类：基于CNN的裂纹检测管道...
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